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本帖最后由 王兴来 于 2020-9-9 12:24 编辑
展望—大数据与智能化未来在制药业中的应用
我们现在所处的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,信息沟通也越来越快,节奏也越来越快,而大数据就是这个高科技时代的产物。在制药业,大数据分析的增长速度和接纳速度进展相对较慢,首先费用是一大因素,现在大部分药厂还是属于劳动密集型企业。
一是设备还未到淘汰期;
二是要保证证现有的生产状态,彻底改造整套基础设施是非常昂贵的;
但不可否认大数据与人工智能分析已经开始影响我们医药行业,通过大数据分析甚至可以从过去发生的事情预测将来会发生什么,比如是在设备维护的时候。随着长期的运行,可以积累大量数据,可通过原来的维护、维修等记录,反映设备的运行规律和目前设备的状态,那些部件现在已经到了要更换的周期,预测将来可能会发生什么状况。
大数据分析是人、系统、设备,这三者之间应互联互通,即设备与设备、系统与系统、设备与系统、人与设备、人与系统之间实现信息运转。对于制药企业来说,智能制造也属于流程制造行业。关键点之间要互联互通;把数据横向纵向,从设计到生产制造,把数据汇总集成起来,然后对这些数据进行分析优化。分析出如何改善生产品质,提高产能,提高人工能效,让设备维护变得更有效,能源更优化,这些都基于设备与系统统计与分析。我们最终要利用智能制造给我们带来价值,可以是提高生产效率,可以是降低设备的停机时间,也可以是降低质量问题的成本。
生产计划和日程安排
根据设备状况、销售状况,再结合库存因素等各种因素,将生产计划排到一个数据分析软件里。进行生产排产考虑的因素多,若进行智能排程的话,就要与供应链系统、ERP系统设置、物流系统结合,与生产执行、生产进度状况、设备状况、维护保养计划都需要结合起来,来自动排生产计划。最终展现出来一个可视的生产计划,可以快速的反馈到其他的一些相关的系统中,形成一个更加智能的生产计划排程。
排好生产计划之后,接下来去看生产执行。在生产执行里会有人、设备等各种相关因素。首先非常重要的一个就是人。人是最大的可变因素,人在很大程度上对产品质量及后续过程有非常至关重要的作用。其实在制药企业中,也有很多的监控录像,一旦发生问题,就可以去追踪到底发生了什么问题,是怎样操作,导致这个问题。
所以通过大数据推出标准动作的操作一致化,检测操作员工偏离动作技术。比如可以把人员无菌操作的关键动作进行建模,放到系统里,主要应用于一些关键的工序上,对产品质量有风险的工序上,将来执行的时候,只要动作产生偏离就可以实时监测发出警告,将消息传给生产主管,然后就可以实时的干预,不用等到损失已经造成,这样让所有的干预动作更加实时化。这种主动提示可以避免操作错误的几率,也可以减少培训费用成本。
人与设备的互动互通
在生产过程之中,若生产执行SOP按以前的方式的话,人拿着生产批记录一步步按照SOP去做纸质记录。人与机器联通后可以解放人的双手,也可以将数据实时记录下来。每一步操作都会即时记录,采集数据,同时还能留下原始证据,因为我们可以通过翻看截图等手段来获得这种原始证据,这样可以达到人的操作效率的最大化,也可以保证准确性。节省写记录的时间,可以有更多的时间用于真正的去生产。
物料的传递
物料数字化控制,首先要给这个物料一个身份证,通过标签、条码展现出来,这样的话识别这个条码,就会知道这个物料是什么,什么批次,这个批次处于什么样的状态侍检、合格、不合格,库存从少等,都可以迅速把握,然后在下一道工序的时候就能知道这个批次能不能用到这个工序上面,比如投料顺序有没有问题,这样对于物料的把控就会非常准确。当通过转运机器人运达生产现场生,开始智能称量,物料称量最重要就是要把信息系统和称量器对接起来,这样可以获得准确的称量数据,同时也会跟之前的条码识别结合起来,是哪一个批次的物料,这个批次的物料是否合格,都需要做检查。
一旦和信息系统结合起来,就可以做很多事情,可以去做折干折纯的计算。以前称量的时候还需要做复核计算,这样的话,首先要花人力,其次人计算也可能会不准确可能会犯错误。把称量和系统结合起来就可以避免这个错误,而且可以支撑各种各样的称量方式直接称量,固定质量称量,递减称量等等。
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